MIT cria HardFlow para impor “hard constraints” em IA generativa

Pesquisadores do MIT desenvolveram uma técnica para ajudar modelos de IA generativa a resolver problemas de alto risco com segurança. Em cenários como planejamento de rotas de robôs em ambientes com pessoas, não basta uma resposta “quase correta”: a saída precisa cumprir requisitos não negociáveis, como restrições de segurança, físicas ou específicas da tarefa.

A abordagem, chamada HardFlow, dá mais liberdade ao modelo durante a geração e só impõe as restrições no resultado final, em vez de forçar conformidade em todas as etapas intermediárias. Em testes com robótica, controle de processos físicos e visão computacional, o método manteve a satisfação das restrições e encontrou soluções melhores do que técnicas existentes, com aplicação “plug-and-play” em modelos pré-treinados no momento da implantação.